import os
import numpy as np

def gen_golden_data_simple():
    # 配置参数
    # 设置输入类型
    # import tensorflow as tf
    # dtype = tf.bfloat16.as_numpy_dtype
    # dtype = np.float16
    dtype = np.float32
    # dtype = np.int8
    # dtype = np.int16
    # dtype = np.int32
    # dtype = np.float16

    input_shape = [15, 123]
    
    # 定义裁剪范围 [a, b]
    a = -3.0  # 下限
    b = 2.0   # 上限
    
    # 生成包含正负数的输入数据（范围-10到10）
    x = np.random.uniform(-3, 4, input_shape).astype(dtype)
    
    # 计算裁剪结果：clip(x, [a, b]) = max(min(x, b), a)
    golden = np.maximum(np.minimum(x, b), a).astype(dtype)
    
    # 创建输入输出目录（使用os.makedirs更规范）
    os.makedirs("./input", exist_ok=True)
    os.makedirs("./output", exist_ok=True)
    
    # 保存文件（保持原有文件格式）
    x.tofile("./input/input_x.bin")
    golden.tofile("./output/golden.bin")

if __name__ == "__main__":
    gen_golden_data_simple()